现代数据堆栈简介

现代数据堆栈代表了数据管理的演变，从传统的整体系统转向敏捷的云系统基于架构。它旨在处理大量数据，提供可扩展性、灵活性和实时处理能力。该堆栈是模块化的，允许组织为每个功能使用专用工具：数据摄取、存储、转换、和分析，促进更高效和民主化的数据分析和业务运营方法。随着企业继续优先考虑数据驱动的决策，现代数据堆栈已成为解锁可行见解和促进创新不可或缺的一部分。

现代数据堆栈的演变

早期：2000 年代之前

公司使用大型单一系统来保存和管理其数据。这些对于日常业务任务很有用，但对于分析大量数据却不太适用。数据存储在 Oracle、IBM DB2 和 Microsoft SQL Server 等传统关系数据库中。

大数据时代：2000 年代初期 – 2010 年代

这一时期标志着向能够高速处理各种格式的大量数据的系统转变的开始。我们开始看到来自各地的更多数据，而且数据来得很快。 Hadoop 等新技术有助于将数据工作分散到多台计算机上。

云数据仓库的兴起：2010 年代中期

云计算开始彻底改变数据存储和处理。 Amazon Redshift 和 Google BigQuery 等云数据仓库提供了可扩展性和灵活性，改变了数据分析的经济性和速度。此外，基于云的数据仓库初创公司 Snowflake 也应运而生，提供了分离计算和存储的独特架构。

现代数据堆栈：2010 年代末至今

现代数据堆栈随着 ELT 流程、基于 SaaS 的数据集成工具以及存储和计算的分离的兴起而形成。这个时代见证了专为数据生命周期特定部分设计的工具的激增，从而实现了更加模块化和高效的数据管理方法。

传统数据系统的局限性

在我的数据工程生涯 在多个组织中，我广泛使用了 Microsoft SQL Server。本节将借鉴这些经验，在讲述这一传统系统所面临的挑战时提供个人风格。稍后，我们将探讨现代数据堆栈 (MDS) 如何解决其中许多问题；有些解决方案对我来说是一个很大的启示！

可扩展性

传统的 SQL Server 部署通常在本地托管，这意味着进行扩展以适应不断增长的数据量需要大量的硬件投资，并可能导致升级期间的停机时间延长。更重要的是，当我们需要处理的数据较少时，我们仍然拥有所有这些我们并不真正需要的额外硬件。但我们仍然为他们付钱。这就像你只需要几个座位而支付整辆巴士的费用一样。

复杂 ETL

SSIS 广泛用于 ETL；虽然它是一个强大的工具，但它也有一定的局限性，特别是与更现代的数据集成解决方案相比。值得注意的是，Microsoft SQL Server 在 Azure 数据工厂和 SQL Server Data Tools (SSDT) 中解决了许多这些限制。

• API 调用：SSIS 最初缺乏对 API 调用的直接支持。需要自定义脚本来与 Web 服务交互，这使得 ETL 流程变得复杂。
• 内存分配： SSIS 作业需要仔细的内存管理。如果没有足够的服务器内存，复杂的数据作业可能会失败。
• 审核：需要在 SSIS 包内进行广泛的审核来进行监控和故障排除，这会增加工作量。
• 版本控制：SSIS 的早期版本在版本控制集成、变更跟踪和团队协作方面带来了挑战。
• 跨平台可访问性：从非 Windows 系统管理 SSIS 很困难，因为它是一个以 Windows 为中心的工具。

维护需求

本地服务器的维护需要消耗大量资源。我记得为确保系统保持最新状态并平稳运行需要付出巨大的努力，通常涉及必须仔细管理的停机时间。

集成

将 SQL Server 与更新的工具和平台集成并不总是那么简单。有时需要创造性的解决方法，这增加了我们数据架构的复杂性。

现代数据堆栈如何解决我的数据挑战

现代数据堆栈 (MDS) 解决了我在使用 当需要对数据进行排序和清理时，我们可以使用简单的命令直接进入数据库。这避免了管理大型服务器或挖掘大量数据以发现微小错误的麻烦。当我们谈论保持数据安全和有序时，MDS 提供的工具可以使这一切变得超级简单并且不再那么麻烦。